用于作者年龄预测的集成最大熵分类与线性回归
机器学习
2019-06-24 v1 计算与语言
摘要
互联网的发展在网络上创造了大量非结构化数据，其中很大一部分是文本。作者画像任务旨在仅从文本中的语言和基于内容的特征来发现人群的人口统计学特征。清晰描述作者特征的能力在安全、取证以及营销等领域具有应用价值。我们不将年龄仅视为一个分类问题，而是将其构建为一个回归问题，并使用一种结合了分类和回归能力的集成链方法来学习作者的确切年龄。
引用
@article{arxiv.1610.00852,
title = {Ensemble Maximum Entropy Classification and Linear Regression for Author Age Prediction},
author = {Joey Hong and Chris Mattmann and Paul Ramirez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.00852},
year = {2019}
}
备注
6 pages, 4 figures